package 代码随想录_动态规划.买卖股票;

/**
 * @author zx
 * @create 2022-06-02 14:52
 * 组成部分一：确定状态
 *               最后一步：
 *               子问题：
 *               确定dp数组(dp table)以及下标的含义
 *               dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
 *               dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
 * 如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
 *      1.第i-1天就持有股票,保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金即：dp[i - 1][0]
 *      2.第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去今天的股票价格即：dp[i - 1][1] - prices[i]
 *      本题,因为一只股票可以买卖多次,所以当第i天买入股票的时候,所持有的现金可能有之前买卖过的利润
 *      那么第i天持有股票即dp[i][0]
 *      如果是第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去今天的股票价格
 *      即：dp[i - 1][1] - prices[i].
 * 如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况， 依然可以由两个状态推出来
 *      第i-1天就不持有股票,保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金即：dp[i - 1][1]
 *      第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：dp[i - 1][0] + prices[i]
 * 组成部分一：确定状态
 * 最后一步：
 * 子问题：
 * 组成部分二：转移方程
 * 组成部分三：初始条件和边界情况
 * 组成部分四：计算顺序
 */
public class 买卖股票的最佳时机II_122 {
    /**
     * @return 二维dp
     */
    public int maxProfit1(int[] prices) {
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for(int i = 1;i < prices.length;i++){
            //保持昨天就持有,今天才持有(要满足今天刚刚持有的状态,昨天一定是不持有的)
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0],dp[i - 1][1] - prices[i]);
            //保持昨天就不持有,今天才不持有(要满足今天刚刚不持有的状态,昨天一定是持有的)
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1],dp[i - 1][0] + prices[i]);
        }
        return dp[prices.length - 1][1];
    }

    /**
     * @return 状态压缩,同样dp[i]只和dp[i - 1]有关,去掉一维
     */
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int[] dp = new int[2];
        dp[0] = -prices[0];
        dp[1] = 0;
        for(int i = 1;i < prices.length;i++){
            dp[0] = Math.max(dp[0],dp[1] - prices[i]);//注意仅这里不同和121,所持有的现金可能有之前买卖过的利润
            dp[1] = Math.max(dp[1],dp[0] + prices[i]);
        }
        return dp[1];
    }

    /**
     因为交易次数不受限,如果可以把所有的上坡全部收集到,一定是利益最大化的
     */
    public int maxProfit3(int[] prices) {
        int res = 0;
        for(int i = 0;i < prices.length - 1;i++){
            if(prices[i + 1] - prices[i] > 0){
                res += (prices[i + 1] - prices[i]);
            }
        }
        return res;
    }

}
